MATLAB 热力图制作指南：从原理到实战

        在数据分析与可视化工作中，热力图（heatmap）是一种直观表现数据强度变化的方式。无论是展示产品销售、地理分布、相关系数矩阵还是生物学数据，热力图都能帮助我们发现模式与异常。

        本文将从基础知识出发，带你一步步在 MATLAB 中构建热力图，包括数据准备、绘图函数的使用、样式优化等，并在结尾提供一个完整的销售案例作为示范。

一、热力图是什么？

        热力图通过颜色深浅或色彩差异表示数值大小，是二维数据可视化的常见手段。X轴和Y轴代表两个分类维度，颜色代表这两个维度下对应数值的大小。例如：

• 地区 vs 产品类型 → 销售额

• 时间 vs 传感器编号 → 读数强度

• 基因 vs 条件 → 表达水平

二、MATLAB 中绘制热力图的方法

        MATLAB 提供了专用函数 heatmap() 来绘制热力图。基本语法如下：

heatmap(xLabels, yLabels, dataMatrix);

        其中：

• xLabels：横轴标签（如产品类别）

• yLabels：纵轴标签（如地区）

• dataMatrix：二维数值数据

三、准备数据 

        热力图的数据通常来自矩阵或透视表。在 MATLAB 中，我们可以从各种数据源构建热力图矩阵，包括：

• 手动构造数据矩阵

• 从 Excel 或 CSV 中读取并转换

• 从数据库或实验设备导入数据

        例如，假设我们有如下销售数据：

地区	类别	销售金额
华北	家电	1200
华东	服装	800

        我们需要对这些分类维度进行整理，构造成如下矩阵形式：

           家电   服装
华北        1200   0
华东         0     800

        然后将其传入 heatmap() 即可绘图。 

四、优化热力图样式

        使用 heatmap() 绘制后，可以进一步美化图表：

h = heatmap(xLabels, yLabels, dataMatrix);
h.Title = '产品销售热力图';
h.XLabel = '产品类别';
h.YLabel = '地区';
h.CellLabelFormat = '%.0f 元'; 
colormap parula;                % 可选 jet, hot, cool 等
h.ColorLimits = [0 1600];       % 固定颜色映射范围

        这样，图表会更加清晰、专业。 

五、实战示例：销售数据热力图

        以下是一个使用 Excel 数据制作热力图的完整案例：

% 读取 Excel 数据，保留中文列名
T = readtable('sales.xlsx', 'VariableNamingRule', 'preserve');
% 提取列
region = T.('地区');
category = T.('产品类别');
sales = T.('销售金额');
% 构建透视矩阵
xLabels = unique(category, 'stable');  % 横轴
yLabels = unique(region, 'stable');    % 纵轴
dataMatrix = zeros(length(yLabels), length(xLabels));
for i = 1:length(yLabels)
    for j = 1:length(xLabels)
        value = sales(strcmp(region, yLabels{i}) & strcmp(category, xLabels{j}));
        if ~isempty(value)
            dataMatrix(i, j) = value;
        end
    end
end
% 绘制热力图
h = heatmap(xLabels, yLabels, dataMatrix);
h.Interpreter = 'none';
h.Title = '各地区各类产品销售金额热力图';
h.CellLabelFormat = '%.0f 元';
colormap hot;
h.ColorLimits = [0 1600];

 实现热力图：

六、小结与建议

        MATLAB 的 heatmap 是一个强大且易用的工具，非常适合处理具有分类维度的数据。如果你经常处理表格数据、做趋势分析或制作报告，掌握热力图制作技巧无疑会极大提升你的工作效率与表达力。

延伸阅读（Matlab官方文件）：

https://www.mathworks.com/help/matlab/ref/heatmap.html